ビッグデータを用いた漢方薬によるがん免疫療法の効果増強療法・副作用軽減療法の確立

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本研究では、がん免疫療法で用いられる抗PD-1抗体ニボルマブの効果を増強する漢方薬および副作用を軽減する漢方薬を抽出することを目的として、リアルワールドデータの解析を行った。対象は、ニボルマブを使用した肺がん患者とした。本研究では、保険者ベースおよび医療機関ベースの2種類のレセプトデータベースを用いて、漢方薬併用患者と非併用患者におけるニボルマブの総投与量および治療期間を指標として解析を実施した。漢方薬については、補中益気湯、十全大補湯、人参養栄湯の3薬剤に注目して解析を行ったところ、統計学的な有意な差は認められなかった。その要因として、解析対象群が約2,000例であったが、該当する漢方薬併用患者が10例程度と想定よりも非常に少ないことが原因であると考えられる。2種類の異なるレセプトデータベースを用いたが、どちらのデータベースにおいて十分な症例数を得ることができなかった。そこで、リアルワールドデータの解析によるスクリーニングの解析に加えて、新たなアプローチとしてヒトマクロファージ細胞を用いたRNAシーケンスによるスクリーニングを行った。すでに炎症反応に対する作用が明らかとなっている補中益気湯を解析の対象薬剤として、補中益気湯曝露によって誘導される遺伝子群の特定を目指し、エンリッチメント解析およびパスウェイ解析を実施した。その結果、補中益気湯の曝露によって炎症反応を抑制するように遺伝子群の誘導が行われることが明らかとなった。